Автореферат (1138301), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Полученныерезультаты позволяют рекомендовать инвесторам полагаться на консенсуспрогноз рынка в целом, а также доверять прогнозам иностранных банков вовремя экономического подъема и избегать их рекомендаций во времяэкономического спада. Методы, описанные в данной работе, также могут бытьиспользованы для составления рейтингов финансовых аналитиков.Апробация результатов диссертации. Основные положения диссертациибыли доложены: на международных научных конференциях:5-ая Международная студенческая конференция, Измир, Турция, апрель,2009; 6-ая ежегодная межвузовская научная конференция “Финансовый8рынок России.

Теория и практика”, Москва, апрель, 2009; 1-ый Российскийэкономический конгресс, МГУ, Москва, декабрь, 2009; 7-ая Ежегоднаямежвузовская научная конференция “Финансовый рынок России. Теория ипрактика развития”, МГИМО, Москва, апрель, 2010; научная конференция“Прогнозирование финансовых рынков”, ГУ-ВШЭ, Москва, май, 2010; на научно-исследовательских семинарахНаучный семинар “Оптимизация портфеля” для студентов магистратуры,ГУ-ВШЭ, Москва, ноябрь, 2008; научный семинар “Анализ прогнозованалитиков” для студентов магистратуры ГУ-ВШЭ, Москва, февраль,2009, научный семинар ``Анализ прогнозов финансовых аналитиков'' длястудентов НИУ ВШЭ, Москва, октябрь, 2011г.Материалы диссертационной работы были использованы для разработкилекционных и семинарских занятий по курсу «Управление инвестиционнымпортфелем» в магистратуре НИУ ВШЭ в 2010-2011гг.Публикации. По теме диссертации опубликованы 4 статьи общимобъемом 1,95 п.л.

(вклад автора: 1,95 п.л.). Из них 2 публикации в журналах,рекомендованных ВАК Министерства образования и науки России, составляют1,2 п.л. (авторский вклад: 1,2 п.л.).Структура работы отражает решение ключевых задач, поставленныхперед научным исследованием. Диссертация состоит из введения, трех глав,заключения, библиографического списка, содержащего 69 наименований, идвух приложений. Основная часть работы изложена на 155 страницах, включает8 таблиц и 7 рисунков.2. Основные положения диссертацииВо введении обоснована актуальность темы диссертации, определеныпредмет и объект исследования, сформулирована его цель и поставленысоответствующиезадачи,проанализирована9методологическаяиинформационная база, раскрыта научная новизна исследования, описанытеоретическая и практическая значимость полученных результатов.В первой главе представлен детальный обзор области исследованияпрогнозов и рекомендаций финансовых аналитиков.

Описаны концепции иразличные виды прогнозов, а также важность и влияние прогнозов нафункционирование фондового рынка. В данном разделе также приведенасистематизация различных направлений исследований прогнозов аналитиков.Представлен обзор предыдущих исследований в основных областях, имеющихпрямое отношение к данному диссертационному исследованию.В области исследования прогнозов и рекомендаций аналитиков можновыделить два основных направления. Во-первых, анализ факторов, которыевлияют на прогнозы и рекомендации аналитиков. В данном направленииисследований целью анализа являются (а) идентификация информации,которую аналитики используют для анализа, (б) определение методологиианализа, и (в) определение конкретных характеристик компаний, которыевлияют на итоговые прогнозы и рекомендации аналитиков.

Следует заранееотметить, что результаты подобных исследований сильно зависят отисследуемой базы данных и других факторов.Второй областью анализа прогнозов финансовых аналитиков являетсяанализ свойств информации, поступающей от аналитиков. У прогнозов ирекомендацийаналитиковсуществуетдваизмерения:точностьиэкономическая ценность.Анализ точности, как рекомендаций, так и целевых цен, являетсястандартнойпроцедурой,соответствующиедлястатистическиекотороймогутпоказатели.бытьОднакоиспользованыдляанализаэкономической ценности информации от аналитиков на данный момент несуществует четких методик анализа.

В данной области исследователями посути лишь разработана общая парадигма анализа, которая заключается врепликации поведения репрезентативного инвестора, который совершает10операции с акциями на основе информации, полученной от аналитиков. Затемрезультаты построенного на основе информации от аналитиков портфелясравниваются со стандартной пассивной стратегией.В случае анализа экономической ценности рекомендаций аналитиковсхемапримененияданнойметодологииочевидна,т.к.рекомендациианалитиков являются руководством к совершению той или иной операции сакциями. Однако в случае анализа экономической ценности целевых цен встаетвопрос о выборе методики построения модельного портфеля, который быотражал возможное поведение рационального репрезентативного инвестора.Очевидным выбором могла бы стать стандартная модель Марковица, однако ееприменение приводит к крайне нереалистичной композиции результирующегооптимального портфеля, что делает невозможным ее применение для решенияпоставленной задачи.Основной целью теоретической части данной работы является разработкаи применение на практике нового метода, позволяющего использоватьпринципы классической портфельной теории для построения реалистичногооптимального портфеля на основе целевых цен, выставленных аналитиками.Во второй главе представлены теоретические концепции анализа точностии экономической ценностицелевых цен, выставленных финансовымианалитиками.В начале главы рассмотрена концепция абсолютной точности прогнозов,под которой понимается способность аналитиков давать абсолютные прогнозыдоходности по различным акциям.

Для количественного измерения абсолютнойпрогнозирующей способности использованы следующие показатели, широкоприменяемые в статистике и эконометрике.Во-первых, среднее абсолютное отклонение (mean absolute deviation MAD) - простой и интуитивный показатель, который характеризует линейноеотклонениепрогнозаотистинногозначенияпеременной.Во-вторых,среднеквадратичное отклонение (root mean squared error - RMSE). Данный11показатель ошибки прогноза является более эффективным, т.к. придаетбольшее значение более сильным отклонениям прогноза от истинного значенияпеременной.В-третьих, для измерения абсолютной прогнозирующей способностииспользуется «вневыборочный R-квадрат» (out-of-sample R-square -).Данный показатель ошибки прогноза является крайне эффективным для оценкии сравнения между собой различных источников прогнозов.

Показатель былвпервые введен и апробирован на данных финансового рынка в работеКэмпбелла (2005).Далее представлена концепция относительной точности прогнозов,которая характеризует способность аналитиков ранжировать акции по будущейдоходности - выбирать акции, которые продемонстрируют более высокуюдоходность, чем остальные. Основной проблемой измерения прогнозирующейспособностианалитиковявляетсясложностьизмеренияспособностианалитиков прогнозировать доходность акций безотносительно общерыночнойконъюнктуры.аналитиковИзмерениеспособноотносительнойрешитьпрогнозирующейпроблемусегментацииспособностипрогнозанаспецифическую составляющую по конкретной акции и по рынку в целом.Удобным численным методом измерения относительной прогнозирующейспособностианалитиковявляетсяконцепция"Информационногокоэффициента" (Information coefficient - IC).

IC измеряет относительнуюпрогнозирующую способность конкретного аналитика на определенномпромежутке времени.По сути IC является выборочным коэффициентом корреляции междудвумя рядами данных: набором прогнозируемых аналитиком k доходностей для акций 1,2,..., N напромежутке времени между t и t  1 :frt , k  frt1,k , frt 2,k ,..., frt ,Nk ;12(1) набором реализованных доходностей для акций 1,2,..., N на промежуткевремени между t и t  1 :rrt  rrt1 , rrt 2 ,..., rrt N .(2)Таким образом, расчет значения IC можно представить в следующем виде:ICt ,k  corr ( frt ,k ; rrt )(3)В работе представлена методика анализа экономической ценности целевыхцен, выставленных финансовыми аналитиками.

Разрабатываемый методзаключается в формировании оптимального с точки зрения баланса риска идоходности портфеля акций на основе прогнозов аналитиков и дальнейшемсравнении доходности данного портфеля с доходностью рыночного портфеля.Стандартнаяметодология,котораяиспользоваласьпредыдущимиисследователями, предполагает построение равновзвешенных портфелей наоснове прогнозов аналитиков. Подобные портфели не могут являтьсядостоверной репликацией поведения репрезентативного инвестора, так как вних не учитывается несклонность инвесторов к риску, которая уже со временипубликации работы Марковица (1952) является краеугольным камнем теорииинвестиционного портфеля.Анализ экономической ценности прогнозов аналитиков предлагаетсяпроводить на основе целевых цен1, что позволяет учесть несклонностьинвесторов к риску и тем самым существенно расширить глубину проводимогоанализапосравнениюспредыдущимиисследованиями.Основнымконтраргументом против использования рекомендаций и основанием длявыбора целевых цен в качестве объекта исследования является то, что целевыецены являются более информативными2.В работе приведено детальное описание разработки модели построенияоптимального портфеля акций на основе целевых цен, выставленных1а не рекомендаций аналитиков, как в предыдущих работах в данной областив частности, только количественные значения целевых цен позволяют пользователям данной информациипровести различия между прогнозными потенциальными доходностями различных акций, которые заложены винформации от аналитиков.

Характеристики

Список файлов диссертации